南开大学《多元统计分析》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页南开大学

《多元统计分析》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、数据分析过程中，数据清洗是重要的环节。以下关于数据清洗目的的说法中，错误的是？（）A.去除数据中的噪声和异常值，提高数据质量，为后续分析提供可靠基础B.统一数据格式和单位，使不同来源的数据能够进行有效的整合和比较C.数据清洗可以增加数据的数量，从而提高数据分析结果的准确性D.修复数据中的缺失值，确保数据的完整性，避免因缺失数据而影响分析结果2、在数据分析中，建立预测模型是常见的任务之一。假设我们要预测下个月的产品销售量。以下关于预测模型的描述，哪一项是不准确的？（）A.线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，适用于简单的预测问题B.决策树模型易于理解和解释，但可能会出现过拟合的问题C.随机森林是由多个决策树组成的集成模型，性能通常优于单个决策树D.预测模型一旦建立，就不需要根据新的数据进行更新和调整3、在数据分析中，数据清洗是至关重要的一步。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在缺失值、错误数据和重复记录等问题。为了得到准确和可靠的分析结果，需要对数据进行有效的清洗。以下哪种数据清洗方法在处理这种复杂的数据质量问题时最为有效？（）A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录B.采用均值或中位数填充缺失值C.通过数据验证规则纠正错误数据D.以上方法结合使用4、回归分析用于建立变量之间的定量关系模型。假设要建立房价与房屋面积、地理位置等因素之间的回归模型，以下关于回归分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.线性回归是一种常见的回归方法，但对于非线性关系可能不适用B.多重共线性可能会导致回归模型的参数估计不准确，需要进行检测和处理C.回归模型的拟合优度可以用R平方值来衡量，R平方值越接近1，模型拟合效果越好D.一旦建立了回归模型，就不需要再对模型进行评估和改进，可以直接用于预测5、在构建数据分析模型时，特征工程起着关键作用。假设我们正在构建一个预测房价的模型，拥有房屋面积、房间数量、地理位置等原始数据。以下哪种特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.对数值型特征进行标准化处理B.忽略地理位置特征，因为它难以量化C.直接使用原始数据，不进行任何处理D.将所有特征组合成一个综合特征6、在数据分析中，建立回归模型用于预测是常见的任务。假设我们要根据房屋的面积、位置和房龄等因素来预测房价，以下哪种回归模型可能在这种情况下表现较好？（）A.线性回归B.逻辑回归C.多项式回归D.岭回归7、假设要分析消费者对新产品的反馈意见，以下关于意见分析方法的描述，正确的是：（）A.人工阅读所有反馈意见，凭主观判断总结主要观点B.利用自然语言处理技术对反馈进行分类和情感分析C.只关注反馈中的负面意见，忽略正面意见D.对于模糊不清的反馈意见，直接忽略不计8、在数据分析中，数据仓库的建设需要多方面的专业知识。以下关于数据仓库建设所需专业知识的说法中，错误的是？（）A.数据仓库建设需要数据库管理、数据建模、数据分析等方面的专业知识B.数据仓库建设需要了解业务需求和数据特点，以便设计出合适的架构和模型C.数据仓库建设只需要技术人员参与，业务人员不需要了解数据仓库的建设过程D.数据仓库建设需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应不断变化的需求9、在数据分析中，数据分析的流程包括多个步骤，其中问题定义是第一个步骤。以下关于问题定义的描述中，错误的是？（）A.问题定义应该明确数据分析的目的和需求B.问题定义应该考虑数据的可用性和可获取性C.问题定义应该确定数据分析的方法和工具D.问题定义可以根据需要进行调整和修改，以适应不同的情况10、在进行数据可视化时，若要展示数据的比例关系，以下哪种图表较为合适？（）A.柱状图B.饼图C.折线图D.箱线图11、在数据库设计中，若要存储学生的课程成绩，以下哪种数据类型较为合适？（）A.整数型B.浮点型C.字符型D.日期型12、在数据分析的聚类分析中，假设要将一组客户根据其消费行为和偏好进行分组。客户数据包括购买历史、浏览记录和评价等多维度信息。为了得到有意义且区分度高的聚类结果，以下哪种聚类算法可能表现更优？（）A.K-Means聚类，基于距离进行分组B.层次聚类，构建层次结构C.密度聚类，基于数据的密度分布D.随机将客户分配到不同的组13、在数据挖掘中，若要发现数据中隐藏的模式和关联规则，以下哪种算法是常用的？（）A.Apriori算法B.KNN算法C.SVM算法D.随机森林算法14、在进行数据分析时，数据采样是一种常见的技术。假设要从一个大规模的数据集中抽取样本进行分析，以下关于数据采样的描述，哪一项是不准确的？（）A.随机采样能够保证每个数据点被抽取的概率相等，具有较好的代表性B.分层采样可以根据某些特征将数据集分层，然后从各层中抽取样本，以确保样本的多样性C.采样的样本量越大，分析结果就越接近总体的真实情况，但也会增加计算成本D.数据采样可以随意进行，不需要考虑数据的分布和特征15、数据分析中的数据可视化能够帮助我们更直观地理解数据。假设要展示一个公司在过去十年中不同产品的销售额变化趋势，同时要对比不同地区的销售情况。以下哪种数据可视化方式最能清晰地呈现这些信息，便于分析和决策？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.箱线图16、在数据分析中，数据挖掘的算法有很多，其中决策树是一种常用的算法。以下关于决策树的描述中，错误的是？（）A.决策树可以用于分类和回归问题B.决策树的构建过程是自顶向下的C.决策树的叶子节点表示最终的分类结果或预测值D.决策树的算法复杂度较低，适用于大规模数据集17、假设要分析不同年龄段消费者对某产品的满意度，以下关于数据分组和分析的描述，正确的是：（）A.分组越细，对消费者满意度的分析就越准确B.不考虑样本量的大小，随意划分年龄段进行分组C.对于每个年龄段，只计算满意度的平均值就足够了D.分析不同年龄段满意度的差异时，需要进行假设检验18、对于一个包含大量数值型数据的数据集，若要快速找到数据的中位数，以下哪种算法较为高效？（）A.排序后取中间值B.基于分治思想的算法C.随机选择算法D.以上算法效率差不多19、在进行数据仓库设计时，需要考虑数据的存储和组织方式。假设一个企业有大量的销售、库存和客户数据，以下哪种数据模型可能最适合用于构建数据仓库？（）A.星型模型B.雪花模型C.关系模型D.网状模型20、在处理时间序列数据时，如果需要对数据进行季节性分解，以下哪种方法在Python中常用？（）A.statsmodels库中的seasonal_decompose函数B.scikit-learn库中的decomposition模块C.pandas库中的resample函数D.matplotlib库中的plot函数二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）在进行分类问题的数据分析时，除了决策树和随机森林，还有哪些常见的分类算法？请对比它们的优缺点。2、（本题5分）阐述数据挖掘中的分类不平衡问题，说明解决该问题的方法和技术，如代价敏感学习，并举例说明其应用。3、（本题5分）描述数据挖掘中的图挖掘的主要任务和方法，如节点重要性评估、子图发现等，并举例说明在社交网络结构分析中的应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某在线日语学习平台积累了学习数据、用户学习目标、教学效果反馈等。改进教学方法和课程设置。2、（本题5分）一家化妆品公司收集了产品销售数据、消费者年龄、肤质等信息。研究不同产品在不同消费者群体中的市场表现，进行精准营销。3、（本题5分）某手机应用商店保存了应用的下载量、评分、用户评论等数据。探讨怎样利用这些数据评估应用的质量和市场表现。4、（本题5分）某金融公司拥有客户的信用记录、贷款金额、还款情况等数据。分析客户的信用风险，构建信用评估模型，以降低贷款违约率。5、（本题5分）某在线健身平台掌握了用户的运动项目选择、训练计划完成情况、饮食记录等。思考如何通过这些数据为用户提供更科学的健身方案和营养建议